面试官上来讲部门一些业务场景，问我觉得会涉及哪些场景。然后开始自我介绍，问项目相关，为什么要这样做。然后问我学习了哪些第三方开源的组件，从这块开始提问。不是常规的八股，都是从你自己说的东西一步步深入提问的。redis字符串扩缩容，性能瓶颈然后做一道中等，leetcode，结束，目前还是链接状态，应该是不止我一个人面试，在排序吧-------晚上查进度，已进复试------------给个offer吧，真的求求了更新，隔天收到复试邀请了

面试完就知道gg，简直是一个小时的压力面🥲 1. 自我介绍 2. 研究生阶段项目介绍和研究生课程有哪些（直接给我懵了） 3. transformer模型结构 4. self-attention为什么是QKV三个，作者是依据什么构造出来的 5. 梯度消失和梯度爆炸定义，用什么解决 6. Bert的embedding 7. 大模型LLM和transformer的区别，LLM好在哪里 8. LLama模型结构 9. 位置编码方式有几种，为什么旋转位置编码好，好在哪里 10. 为什么GPT采用decoder-only架构，encoder-only为什么不应该更好？ 11. 自己的项目和大模型的结合，...

昨天进行的二面，刚抽出时间记录一下。另一位面试官进行的二面，又介绍了一遍之前RAG的项目经历。1.用的什么接口2.如何做的RAG3.原始数据形式，如何处理的4.数据规模，每个文档大小5.用的什么embedding模型6.如何做分块7.召回结果的量化评测（几乎每次都问了这个）8.如何爬的数据9.什么专业的——计算机10.如果浏览器访问一个baidu.com，都会经历哪些过程11.了解最新的大模型，用过哪些12.大模型的论文，问Bert和GPT#软件开发2024笔面经##面经#

20号参加的面试，到现在还是录用审批，是不是凉了?